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AIによる産業の発展はめざましく、多くの業種でAI（人工知能）を使った需要予測が活用され始めています。AIの登場によって、より精度の高い分析や予測が可能となり、業務効率化、収益の向上に役立っています。ただし、AIによる需要予測には機械学習が必要不可欠です。では、実際にAIで需要予測を行うためには、どのような方法を行えばよいのでしょうか？
本記事では、これからAI導入を検討している方向けに、需要予測するための機械学習の手法と課題、事例を詳しく解説していきます。
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需要予測の基本を徹底解説！精度向上のポイントも紹介
▼社内のデータをAI化するには？
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需要予測に機械学習が必要な理由
需要予測を正しく行うことにより、サービス・販売における機会損失を防ぎ、売上の減少や在庫の増大を防げるようになります。では、需要予測はどのように行う必要があるのでしょうか？需要予測に機械学習が必要な理由について、具体的に解説していきます。
需要予測について
需要予測とは、過去の販売量、出荷量など商品やサービスに関連するデータを元に需要要因を分析し、その需要分析から将来の需要量と予測誤差を把握することです。需要予測によって、将来の課題解決にむけた発注・生産・調達計画立案など、ビジネスの意思決定（データドリブン）に役立てることができます。
原材料の調達、完成品を消費者に届けるなど、商品やサービスの生産フロー全体を管理するサプライチェーンマネジメント（SCM）では、サービスへの顧客需要に対応した上で計画、管理をする必要があるため、需要予測の技術が利活用されています。
機械学習について
機械学習とは、コンピューター（機械）に大量のデータを学習させることで規則性や関係性を見つけ、予測や判断をする手法です。別名「MachineLearning」とも呼び、人工知能AI技術のひとつです。需要予測に機械学習を用いることにより、過去のデータに基づいた分析が可能となり、精度の高い予測が出来るようになります。
AIでのビッグデータ活用
AIによる需要予測は、過去の売上、季節やイベントなど商品やサービスに関するビッグデータを蓄積し、機械学習をさせたAIを活用して将来の需要予測値を算出する方法です。将来の売上などを予測した上でデータを算出することで、販売の機会損失、余剰在庫をカットし、企業収益の向上に役立ちます。
機械学習での需要予測で得られる企業のメリット
膨大なデータをAIに機械学習させることにより精度の高い需要予測が可能となるため、市場変化の動向を読み取った上でサービスを提供が可能となり、収益化に役立てることができます。機械学習の需要予測は、企業によってメリットが多く、今後もなくてはならない存在になることでしょう。
では、機械学習による需要予測で得られる企業のメリットには、具体的にどのようなものがあるのでしょうか？AIの機械学習による需要予測で得られる企業のメリットについて、さらに具体的に解説していきます。
ヒューマンエラーの防止
人の勘や経験値に頼って大量のデータ入力や分析を行うと、ヒューマンエラーが起こってしまう可能性があります。AIによる需要予測を行うことによりヒューマンエラーを防ぎ、リスク回避が可能となります。
従業員の満足度向上
これまで人の手で行われていた需要予測、発注などをAIに代替させることにより、従業員の負担軽減に繋がります。労働者の満足度が向上すると「働きたい」と考える人が増えるようになり、結果として人手不足や属人化（担当者不在の際に予測が不可能になる）を防げるようになります。
適切な在庫管理とサービスの向上
適切な在庫管理は、顧客へのサービス向上（満足度）となり、収益増加につながります。AIによる需要予測を行うことで、過去の販売履歴データと関連情報（消費者の嗜好、市場傾向等）、傾向変動、循環変動、季節変動など、さまざまな角度から顧客の需要変動を短期的または長期的に予測することができるようになります。
過去の売上、天候やイベントなどの外的要因を踏まえた上で精度の高い予測ができるようになり、将来的な販売数を予測して、在庫切れ、納期延長、余剰在庫を無くすことが可能となります。
機械学習で可能となる需要予測の活用事例
機械学習は、ビジネス、生活などありとあらゆるところで利活用されています。機械学習で可能となる需要予測の活用事例について、具体的に解説していきます。
スマート農業の実現
スマート農業とは、ロボット技術、ICTなどの先端技術を活用して、超省力化、高品質生産等を可能にする新たな農業のことを意味しています。スマート農業にAI技術を取り入れることで、農作業における省力・軽労化、家族による継承のなかで培われてきた農業技術の継承などに役立っています。
さらに今後技術が発展すると、生産・流通・販売をAIによって連携し、輸送コストを低減するといった業務効率化が将来実現する可能性もあります。世界的にも高齢化が進む農業界において、AIやロボット技術は欠かせない存在になることでしょう。
発注量の予測
需要予測をAIで行うことにより、これから先に商品、サービスがどれくらいの需要があるのか予測した上で発注できるようになります。あらかじめ顧客の需要を測った上で発注するため、在庫過多の防止、フードロス（まだ食べられるのに廃棄される食べ物）を削減できるメリットがあります。
天候の予測
AIによる需要予測では、過去の気象データ・消費電力の実績データなどを分析して天候、電力需要などを図ることもできます。このうち日本気象協会の需要予測においては、なんと予測の誤差が1%台の高精度を実現しています。
天気予報で出されている予測によって、傘を持っていくかどうか、屋外で働いている人からすれば仕事の段取りを考えるための重要な判断材料になることでしょう。また、電力需要は季節による気温で電力需要は大きく変化しますが、このほかにも晴れ、曇りなどの天候、湿度や風などの要因でも電力需要が細かく変化します。
過去の天候データを分析することで、より精度の高い電力需要を予測できるようになり、農業での生産、発注量の調整などに活かすことができます。
配車の予測
タクシーの配車では、乗客数の予測にAIを搭載した需要予測システムの導入が本格的に進んでいます。AIによる需要予測システムをタクシーの配車に導入することで、過去のデータなどから高い精度で乗客数の多い場所、時間帯の予測を行います。ドライバー数で効率的に収益を上げる、または乗客の待ち時間を短縮させるなど、顧客サービス向上のためにタクシー業界においてもAIの技術が役立っています。
機械学習を使わない需要予測の方法と課題
機械学習を行うことで、あらゆる情報を元に精度の高い需要予測が行えるようになります。なお、機械学習を利用しなくても需要予測は行うことは可能ですが、デメリットも潜んでいます。機械学習を使わない需要予測の方法、抱えている課題について解説していきます。
Delphi（デルファイ）法
Delphi（デルファイ）法とは、企業内の各部門担当者や専門家のもてる情報、意見を集約して統計を行い、需要予測を行う方法です。
各担当メンバーが個別に出した予測値の平均を採用することから、メンバーの意見を反映しやすいメリットはあるものの、データ集計と確認に時間がかかるなどのデメリットがあります。社内コンセンサスは得られやすいものの、人の声を集める特徴から、やや強い主張、意見に引きずられやすい面も潜んでいます。
専門家からの情報・意見を踏まえて予測する
特定分野の専門家の知見を活用するのは、人間の深い理解と経験を取り入れることで、より洞察に富んだ予測を可能にします。これにより、参加者間の意見の違いを明らかにし、それを統合することで、一人ひとりでは見落としがちな視点や新しい洞察を発見することができます。
専門家の知識を組み合わせることで、市場の変化をより正確に捉え、未来の需要を予測することが可能となり、結果としてより実現可能性の高い戦略立案に寄与します。この手法は、特に新しい技術や未開拓市場における需要予測において、その価値を発揮します。
市場調査
機械学習を行わない需要予測の方法として、人の手による顧客調査、アンケートによる市場調査があります。ただし、これらの方法はあくまで人的な経験による予測となるため、ヒューマンエラー、集計や分析に手間がかかるなどのデメリットがあります。
需要予測で用いられている主な手法
需要予測で用いられる手法は、大きく分けて8つあります。ここでは、1つずつご紹介しましょう。
1, 算術平均法
算術平均法は、過去のデータを基に未来の需要を予測する際に用いられるシンプルかつオーソドックスな手法です。この方法では、過去の実績データから算出された平均値を、未来の期待値として採用します。具体的には、特定の期間にわたるデータの合計をその期間のデータ点の総数で割ることで平均値を求め、この値を次期の需要の見積もりとして使用します。算術平均法の大きな利点は、その計算の簡便さにあり、計算過程が直観的に理解しやすいため、幅広い業種での応用が可能です。
しかし、この手法は過去のデータが未来も同様のパターンを繰り返すという前提に立っています。そのため、市場環境の大きな変化や特異な事象が発生した場合、予測精度が落ちる可能性があります。さらに、算術平均法では異常値や季節性の影響を考慮しないため、これらの要素が強い影響を与える場合は、他の予測手法と組み合わせることで、より精度の高い予測が可能になります。
2, 回帰分析法
回帰分析法は、変数間の関係性を明らかにし、これをもとに未来の需要を予測するための統計手法です。この分析では、一つまたは複数の独立変数（説明変数）と従属変数（目的変数）間の関係をモデリングし、その関係性を数学的な関数で表現します。例えば、商品の販売数が時間経過とともにどのように変化するか、または価格変動が販売量にどのように影響するかをモデル化することができます。
回帰分析の中でも、特に線形回帰はデータ間の関係を直線で表すことにより、変数の変化が予測変数にどのように影響するかを明確に示します。この手法のメリットは、複雑なデータの関係も直感的に理解しやすい形で表現できることです。また、回帰係数を通じて、各独立変数が従属変数に与える影響の度合いを数値化し、予測精度を高めることが可能です。
しかし、適切なモデル選択や変数の選定、外れ値の扱いには注意が必要であり、実際のデータに基づいた適切な分析が求められます。回帰分析は因果関係の探索に有用ですが、関係性の解釈には慎重さが必要です。
3, 時系列分析法
時系列分析法は、時間の経過とともに収集されるデータを分析し、将来のトレンド、季節性、周期性などを予測するための方法です。この手法は、過去のデータに基づき将来の値を予測することに焦点を当て、データ内のパターンを識別してモデル化します。具体的には、トレンド（長期的な上昇または下降）、季節性（年間を通じて繰り返されるパターン）、そして循環的変動（不規則な周期で発生する変動）を特定し、これらの要素を組み合わせて未来の需要を予測します。
時系列分析法を使用する最大の利点は、時の流れに沿ったデータの自然な動きを捉え、それを基に未来を予測できることです。しかし、大きな社会的変化や予期せぬ事象が発生した場合、過去のデータだけでは対応できないことがあります。そのため、時系列分析を行う際には、外部からの影響も適宜考慮する必要があります。
4, 移動平均法
移動平均法は、時間の経過に伴うデータの変動を滑らかにし、トレンドを見極めるために利用される手法です。この方法では、選択した一定期間（例えば、3か月や12か月）のデータ点を平均化し、その結果を新たな予測値として使用します。特定の期間を選んだ後、その期間に含まれるデータの合計をデータ点の数で割ることで平均値を求めます。そして、新しいデータ点が得られるたびに、平均計算の期間を一つ前に移動させ、新たな平均値を計算します。
この手法の大きな利点は、過去のデータに基づいて、比較的簡単かつ迅速に将来のデータポイントを予測できることです。移動平均法は、短期間のデータ変動や季節性の影響を平滑化し、より長期的なトレンドを明らかにします。これにより、データのランダムな変動に惑わされることなく、将来の売上や需要の傾向を把握することが可能です。
しかし、移動平均法は最近の変動や突発的なトレンドの変化を捉えるのには限界があり、また選択する期間によってはデータの遅延が発生する可能性があります。そのため、この手法を使う際は、適切な期間の選定と、他の予測手法との組み合わせが、より精度の高い予測につながることを考慮する必要があります。
5, 加重移動平均法
加重移動平均法は、様々な時点のデータに異なる重みを付けることで、最新のデータが持つ影響力をより正確に反映させることができる予測手法です。この方法では、単純な移動平均法が持つ平等な加重の代わりに、新しいデータにより大きな重みを置くことで、最近の市場動向や需要変動をより敏感に捉えます。たとえば、直近数か月の売上データにはより高い加重を施し、過去のデータには比較的低い加重をすることで、現在の市場の状況をより反映した予測値を導き出します。
加重移動平均法の利点は、変動が激しい市場条件や、新しいトレンドが頻繁に出現する業界での需要予測において、特に顕著に表れます。この手法により、予測モデルは最新の情報を重視することで、過去のデータに基づく予測と比較して、現在の状況に即したより適切な判断が可能となります。
しかし、どのデータにどれだけの重みを付けるかを決める加重係数の選定には、慎重な分析と判断が必要です。過度に最新のデータに依存すると、異常値や一時的なトレンドに過敏に反応してしまうリスクもあります。したがって、加重移動平均法を用いる際には、業界の特性や市場の動向を考慮し、適切な加重係数を設定することが、予測精度を高める鍵となります。
6, 指数平滑法
指数平滑法は、過去のデータを基に未来の需要を予測する際に、最新の情報により大きな重みを付けることで、市場や消費者行動の最近の変動を反映させる手法です。この方法の鍵となるのは、平滑化定数「α（アルファ）」の設定であり、この定数は0から1の間の値を取り、予測の新鮮度を調整する役割を果たします。αの値が大きければ大きいほど、最新の実績値に重きを置くことになり、逆に小さければ過去の予測値の影響が強くなります。
指数平滑法の計算式はシンプルですが、その効果は非常に大きく、特に短期的な需要の変動を捉えるのに優れています。また、この手法はデータの季節性やトレンドの有無に関わらず、広範な状況に適用可能であり、さまざまなビジネスシーンで利用されています。
重要なのは、適切なαの値を見つけることで、これは業種や商品、市場の特性に応じて変わります。適切なαの設定により、過去のデータと最新の実績を巧みに組み合わせ、より現実に即した需要予測を行うことが可能になります。
7, 多変量解析
多変量解析法は、複数の変数間の関係性を明らかにし、それらを通じて未来の動向やパターンを予測する高度な統計手法です。この手法では、異なる種類のデータポイントが同時に考慮され、それぞれが互いにどのように関係しているか、どのように影響し合っているかを把握することができます。例えば、消費者の購買行動に影響を与える要因を多角的に分析し、製品の価格設定、プロモーション戦略、市場のニーズなど、複数の変数を同時に評価することが可能です。
多変量解析には、主成分分析（PCA）、因子分析、クラスター分析、判別分析など、さまざまな手法があり、それぞれの目的やデータの特性に応じて適切な分析方法が選択されます。例えば、新しい店舗の出店計画に際して、既存店舗の売上データ、商圏人口、競合情報などを総合的に分析し、将来の売上や利益を予測することができます。
多変量解析の強みは、単一の変数では捉えきれない多面的なインサイトを提供する点にあります。これにより、より精度の高い意思決定が可能となり、戦略的なビジネスプランの策定に貢献するでしょう。しかし、この手法の適用には専門的な知識などが求められ、データの選択や分析プロセスにおいて慎重な検討が求められます。
8, ホルト・ウィンタース法
ホルト・ウィンタース法は、時系列データの中で特に季節性やトレンドの変動を捉える予測手法です。この方法は、データのレベル、トレンド（時間によるデータの増減）、そして季節性（周期的な変動）の三要素を同時に考慮し、それぞれに対して平滑化パラメータを適用します。この柔軟なアプローチにより、多くの商業活動や経済現象に見られる複雑なパターンをモデル化し、より正確な予測を提供します。
特に、季節変動を伴う商品やサービスの需要予測において、ホルト・ウィンタース法の有効性が際立ちます。たとえば、冷暖房機器や衣類、旅行業界など、季節によって需要が大きく変動する場合、この手法を用いることで、季節ごとの需要変動を精確に捉え、適切な在庫管理や販売戦略を立てることが可能になります。
しかし、季節変動が明確でない商品やサービスに対しては、ホルト・ウィンタース法を直接適用することで得られる有益な情報は限られる可能性があります。そのため、この手法を活用する際は、対象となる市場や商品の特性を深く理解し、適用の妥当性を慎重に評価する必要があります。加えて、時系列データが不十分な場合でも、外部の補助データを利用することで、精度の高い予測が可能となるため、データソースの選定にも注意を払うことが重要です。
機械学習の手法を用いて需要予測も可能に
機械学習のアルゴリズムには、「教師あり」と「教師なし」学習の2種類があります。教師あり学習は、正解となる膨大なデータを学習することにより、間違ったデータが来た時に正解を教えてくれる手法です。教師なし学習は膨大な教師データを学習せず、データそのものが持つ構造、特徴を分析した上でグループ分け、データの簡略化を行います。需要予測のモデル構築においては、教師ありの機械学習手法が一般的に使われています。
また、一言で教師ありの手法があると言えどもさまざまな種類があるため、目的に合わせた手法を使い分ける必要があります。需要予測するための機械学習の手法について、それぞれの特徴を解説していきます。
カテゴリーを判定する方法
カテゴリーを分類する手法には、回帰と決定木の2手法があります。それぞれの特徴は、以下の通りとなります。
- 回帰：「売り上げ」や「成長率」といった数量を扱う場合の学習方法。
- 決定木：閾値を設定して分類する方法。
回帰では、過去の売り上げなどの顧客データから、今後新しい客が何回訪れるのかなどを予測できます。
決定木による分析は予測、判別、分類などを目的として使われるデータマイニング手法であり、顧客情報などについて、「従属変数」に影響する「説明変数」を見つけていく分析方法となります。説明変数には単一回答、複数回答、数値回答などがあり、様々な設問タイプの調査からの分析が可能です。
ディープラーニング
ディープラーニングとは、認識や画像の特定、識別、予測など、人間が行うタスクをコンピューターに学習させていく機械学習の手法となります。データの中に存在しているパターン、ルールを発見する、または特徴量の設定、学習などを自動的にAIが行うため、人間が判断する必要がない点が特徴です。
アンサンブル学習
アンサンブル学習とは、弱学習器を使用して多数決をとる方法です。個々に別々の学習をさせたデータ結果を融合させる事により、未学習のデータに対しての予測能力を向上させていきます。アンサンブル学習は、他の機械学習アルゴリズムの学習係数を求める時に補助的な使われ方として用いられるなど、使い道は多岐に渡ります。
ランダムフォレスト
ランダムフォレストとは、閾値を設定して分類する決定木を利用した手法のことです。樹木形をしたグラフのようなのもので、リスクマネジメント、何かしらの決定をする際に活用していきます。ランダムフォレストでは、複数の決定木で出た結果によって多数決を取り、結果を出力します。
ブースティング
ブースティングとは、逐次的に弱学習器を構築していくアンサンブル学習のひとつです。ブースティングの有名な機械学習のアルゴリズムには、学習データに対して、弱分類器を、t=1からt=Tまで順に適用していき正解かどうか判定していくAdaBoostなどがあります。以前に使用したデータを再利用して、文字通りブーストするため、並列処理は不可能となります。
バギング
バギングとは、アンサンブル学習の主流な方法の１つであり、学習データにおける情報の一部を使用して学習させ、最後に結合させる手法です。バギングを使用した機械学習アルゴリズムの有名な例として、複数の決定木で出た結果によって多数決を取るランダムフォレストがあります。
別個に計算可能であることから、並列処理のできないブースティングと違って並列処理が可能となるなどのメリットがあります。
AI活用による需要予測の事例
曲田商店様は、食品ロス削減と精度の高い需要予測にAIを活用した実践的な取り組みを示しています。従来の予測システムに不満を持ち、より正確な需要予測を目指して新たなAIツール「UMWELT」の導入を決定しました。
UMWELT導入の決め手は、検証時に示された売上予測の高い精度と、シンプルなデータによる運用の容易さ、さらにはコストパフォーマンスの良さでした。
導入後、曲田商店様は、AIによる精度の高い予測データを事業計画や人事考課に活用し、最適化を図ろうとしています。また、POSデータや工場データを組み合わせた食品ロスのさらなる削減、品番ごとの予測や原材料の予測を通じた精度向上、オンラインショッピング部門での活用など、AIの可能性を最大限に活かす多方面での取り組みが予定されています。
曲田商店様の事例はこちら。
機械学習を使う需要予測には課題がある
機械学習を使う需要予測においても、必ずしも精度を100%にすることは不可能です。また精度を上げるには、データの正確さ、外的要因などさまざまな点に気をつける必要があるなど、課題も多い現状です。機械学習を使う需要予測における課題について、具体的に解説していきます。
エクセル（Excel）での限界
機械学習をAIではなくエクセルで行うことは可能ですが、そのためにはプログラミングの知識が必要です。さらにエクセルのワークシート容量には制限があり、異なるデータソースから集められたデータを一元的に統合することは不可能です。そのため、基本的にはスプレッドシート、CSVファイルをデータソースに使います。
エクセルではBIツール（分析ツール）のように、大量のデータ処理を前提とした処理、グラフ上にポインタをあてると詳細を表示するなどの自動分析はできません。大量データの処理、自動分析を行いたいなら、エクセルではなくBIツールを利用することが望ましいでしょう。
AIの予測精度
機械学習を使う需要予測では、市場のイレギュラーな変動、必要な情報のデータ不足などが要因となり、精度を100%にすることは不可能です。とくにデータに含まれない事象、大幅な外れ値が発生すると、予測精度が低下する場合があります。需要予測をAIでシステム化する際には、使用者が上記で紹介したリスクを認識し、システムを盲信せず適切に管理するよう考えて利用することが重要です。
需要予測の手法を用いる際の3つのポイント
需要予測を行う上で、どのような点に注意すれば良いのでしょうか。ここでは、3つのポイントについてお伝えします。
1.過去データを駆使して、誤差の少ない手法を選択
需要予測の精度を高めるには、適切な手法の選択が不可欠です。その基準となるのが、過去データを用いた検証作業です。過去のデータに基づいて予測を行い、その予測値が実際の実績とどれほど近いかを評価することで、各手法の精度を客観的に判断できます。このプロセスは、特定の状況下で最も誤差の少ない予測手法を特定するのに欠かせず、結果的に未来の需要予測の信頼性を高めることにつながります。
予測手法の選定においては、過去のデータを反映させた予測値と実績値を比較することで、どの手法が実際の市場動向に最も適合しているかを見極めることが可能になります。このアプローチにより、企業は需要の変動に柔軟かつ迅速に対応できる計画を立てることができ、在庫管理の最適化や生産計画の精度向上に大きく寄与します。したがって、過去データに基づく正確な手法の選択は、効果的な需要予測を行う上で不可欠なステップと言えるでしょう
2.データの質と量の向上
需要予測の正確性は、その基礎となるデータの質と量に大きく依存します。質の高いデータとは、最新の情報を含み、不要なノイズが排除されたデータを指します。このようなデータを使用することで、分析の精度を大幅に向上させることが可能です。
一方で、データの量も同様に重要であり、十分なデータがなければ、信頼できる予測を行うことは難しくなります。量の多いデータセットを用いることで、時系列の変動をより正確に捉え、季節性やトレンドの分析を行うことができます。
データの質を保証するためには、データ収集の段階での厳格なフィルタリングや、データクレンジングのプロセスが不可欠です。また量を確保するためには、継続的にデータを収集できる仕組みを整えることが重要です。このようにして得られた高品質なデータをもとに行われる予測分析は、企業が直面する不確実性を軽減し、より精密な意思決定を可能にするでしょう。
3.予測値と実績値を徹底期に比較・分析する
需要予測の過程で、予測値と実績値の比較・分析を行うことは極めて重要です。この作業を通じて、予測モデルの精度を評価し、どのような要因が予測と実際の差異を生んだのかを理解することができます。誤差の原因を深堀りすることで、予測モデルを洗練させ、将来的な精度向上に繋げることができます。
例えば、季節性や特定のイベントが予測値と実績値の乖離に大きく寄与している場合、それらの要素をモデルに組み込むことで精度を高めることができます。また、市場の変化や新たな競合の出現など、外部環境の変動が誤差の原因である場合には、それらの要因を予測プロセスに反映させることが欠かせません。
このような分析を行うことで、企業は需要予測の精度を高めるだけでなく、市場動向や消費者行動の変化をより敏感に捉えることができるようになります。結果的に、在庫管理の最適化、生産計画の効率化、販売戦略の策定など、企業運営においてより最適な意思決定を行えるでしょう。
需要予測での機械学習ならTRYETINGの「UMWELT」で課題を解消
AIによる需要予測を取り入れることにより、顧客の需要をより早く正確に把握した上で発注、在庫管理が行えるようになります。収益化を最大化させるには、在庫過多、食品ロスなどを防ぐことは必要不可欠です。ただし、AI導入や維持管理にはプログラミングの知識が求められる上に、コストもかかります。
そこで、知識がなくてもコスパよくAIを利用したい方にオススメなツールが、TRYETINGが提供するノーコードAIクラウド「UMWELT」です。UMWELTであれば、ノーコードの特性上、自社に合った機能を組み合わせるだけで需要予測が可能となります。導入も簡単で、企業の経営スタイルに合う必要機能だけを利用できます。料金は業界最低水準、月額定額制なので、コスト面も安心です。
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まとめ
顧客ニーズを把握できないまま、サービス提供、商品を入荷してしまうと、過剰在庫を抱えるなど満足なサービスが提供できなくなる可能性があります。顧客満足度を上げられないだけでなく、在庫過多などが起きることで予想よりも高い在庫コストが発生し、商品の価値が失われるなどのリスクが起きてしまいます。
とくに小売業、農業などは天候、イベントや電力需要などの外的要因で予測しづらいため、AIによる機械学習を用いて、ありとあらゆる情報から需要予測を行う必要があります。ただし、AI導入には知識、スキルが求められます。また、AIの導入には管理維持、人件費コストもかかることでしょう。
TRYETINGがサービスを提供している「UMWELT」ならば、ノーコードツールの特性から、コストを最低限に抑えることができます。UMWELTを利用して需要予測を行い、業務効率化、収益の向上などに活かしていきましょう。
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